A partir d’un échantillon compose de 522 estimateurs du coefficient d’Okun, nous effectuons une méta régression pour analyser les origines des différences entre les valeurs estimées et publiées de ce coefficient . L’analyse révèle la présence de biais de sélection de type I et de type II dans l’échantillon. Après prise en compte de ces biais, nous obtenons un intervalle de confiance à 95% pour le véritable coefficient d’Okun compris entre une valeur minimale de –0,40 et une valeur maximale de –0,12. L’analyse multivariée révèle ensuite que les coefficients d’Okun estimés sont significativement plus grands (en valeur absolue) lorsque les analyses économétriques sont basées sur des données régionales ou utilisent une filtre de type trend linéaire déterministe. Par contre les coefficients d’Okun estimés sont plus faibles (en valeur absolue) lorsque les analyses empiriques sont effectuées à partir de données trimestrielles ou semestrielles, ou bien utilisent des données relatives à des pays en développement, ou bien encore utilisent des spécifications non linéaires.